Sécurité et renforcement des VM de nœud de calcul

Lorsque vous exécutez des pipelines de données, le maintien d'un environnement sécurisé et le respect des exigences de conformité sont des défis essentiels. Dataflow résout ces problèmes en renforçant et en sécurisant automatiquement les machines virtuelles (VM) qui exécutent vos nœuds de calcul. Cela permet de protéger vos données et de minimiser les risques de sécurité sans effort manuel.

Système d'exploitation des VM de nœud de calcul Dataflow

Les VM de nœud de calcul Dataflow s'exécutent sur une version renforcée de Container-Optimized OS, gérée par Google. Container-Optimized OS est conçu et optimisé par Google pour exécuter des charges de travail conteneurisées de manière sécurisée et efficace surGoogle Cloud.

Dataflow utilise Container-Optimized OS comme base pour les VM de nœud de calcul Dataflow en raison de ses avantages en termes de sécurité :

  • Surface d'attaque minimale : Container-Optimized OS inclut l'ensemble minimal de packages nécessaires à l'exécution des conteneurs. Cela réduit la surface d'attaque potentielle par rapport aux systèmes d'exploitation à usage général.
  • Conception axée sur la sécurité : Container-Optimized OS est conçu en gardant la sécurité comme principe fondamental. Il dispose d'un système de fichiers en lecture seule (à l'exception des chemins accessibles en écriture essentiels), d'un pare-feu verrouillé et d'autres configurations sécurisées par défaut.
  • Mises à jour de sécurité régulières : les équipes de sécurité de Google surveillent en permanence les failles et fournissent des correctifs et des mises à jour en temps opportun pour l'image Container-Optimized OS. Dataflow intègre ces mises à jour dans ses images de VM.
  • Environnement géré : en tant que service entièrement géré, Dataflow gère l'ensemble du cycle de vie de l'OS des VM de nœud de calcul. Cela permet d'assurer la cohérence, la fiabilité et l'application des bonnes pratiques de sécurité sur toutes les VM de nœud de calcul.

Pratiques de renforcement et de sécurité des images de VM Dataflow

En plus des avantages de sécurité inhérents à Container-Optimized OS, Google applique des pratiques de renforcement et de sécurité supplémentaires aux images de VM de nœud de calcul Dataflow :

  • Analyse des failles : Google analyse régulièrement les images de VM et de conteneurs appartenant à Dataflow pour détecter les failles connues à l'aide de systèmes internes de gestion des failles intégrés aux flux CVE standards du secteur.
  • Application rapide des correctifs : Google trie les failles identifiées et applique les correctifs en fonction de leur gravité, en respectant les objectifs de niveau de service (SLO) définis et les programmes de conformité tels que FedRAMP.
  • Conformité : Dataflow a obtenu la certification FedRAMP High, ce qui démontre son respect des normes et pratiques de sécurité strictes requises par le gouvernement fédéral américain. Cela inclut les contrôles liés à la gestion des failles et au renforcement du système. Pour en savoir plus, consultez les offres de conformitéGoogle Cloud .
  • Bulletins de sécurité : Dataflow publie des bulletins de sécurité pour les failles importantes nécessitant une action du client (par exemple, la mise à jour d'un pipeline de streaming de longue durée).

Pourquoi les images d'OS personnalisées ne sont-elles pas acceptées ?

En tant que service géré, Dataflow élimine la complexité de l'infrastructure sous-jacente. Cela inclut le système d'exploitation. Cette approche aide Google à fournir un service hautement optimisé, sécurisé et fiable. Vous ne pouvez pas utiliser d'images d'OS personnalisées (comme une image Debian renforcée en interne) sur les nœuds de calcul Dataflow pour les raisons suivantes :

  • Intégrité du service géré : l'utilisation d'images personnalisées peut réduire la stabilité et les performances des services Dataflow tout en présentant des risques de sécurité.
  • Intégration directe : les composants Dataflow sont directement intégrés à l'environnement Container-Optimized OS spécifique, y compris la mise en réseau, les agents et les environnements d'exécution de conteneurs.
  • Complexité opérationnelle : la gestion et la prise en charge d'une grande variété d'images d'OS personnalisées entraîneraient des risques et des coûts opérationnels importants.
  • Responsabilité en matière de sécurité : l'utilisation d'images personnalisées brouille les limites de responsabilité pour la sécurité et les correctifs au niveau de l'OS.

Pour en savoir plus sur la répartition des responsabilités en matière de sécurité, consultez le modèle de responsabilité partagée de Dataflow.

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